Utiliser le serveur MCP ClickHouse avec LibreChat

Ce guide explique comment configurer LibreChat avec un serveur MCP ClickHouse à l’aide de Docker.

Ce guide explique comment configurer LibreChat avec un serveur MCP ClickHouse à l’aide de Docker et le connecter aux jeux de données d’exemple de ClickHouse.

1. ​

   Installer Docker

   Vous aurez besoin de Docker pour exécuter LibreChat et le serveur MCP. Pour installer Docker :

   1. Rendez-vous sur docker.com
   2. Téléchargez Docker Desktop pour votre système d’exploitation
   3. Installez Docker en suivant les instructions pour votre système d’exploitation
   4. Ouvrez Docker Desktop et assurez-vous qu’il est bien en cours d’exécution

   
   

   Pour en savoir plus, consultez la documentation Docker.

2. ​

   Cloner le dépôt LibreChat

   Ouvrez un terminal (invite de commandes, terminal ou PowerShell) et clonez le dépôt LibreChat à l’aide de la commande suivante :

   git clone https://github.com/danny-avila/LibreChat.git
   cd LibreChat
   
3. ​

   Créez et modifiez le fichier .env

   Copiez le fichier de configuration d’exemple .env.example dans .env :

   cp .env.example .env
   

   Ouvrez le fichier .env dans votre éditeur de texte préféré. Vous verrez des sections pour de nombreux fournisseurs de LLM courants, dont OpenAI, Anthropic, AWS bedrock, etc., par exemple :

   .venv

   #============#
   # Anthropic  #
   #============#
   ANTHROPIC_API_KEY=user_provided
   # ANTHROPIC_MODELS=claude-opus-4-20250514,claude-sonnet-4-20250514,claude-3-7-sonnet-20250219,claude-3-5-sonnet-20241022,claude-3-5-haiku-20241022,claude-3-opus-20240229,claude-3-sonnet-20240229,claude-3-haiku-20240307
   # ANTHROPIC_REVERSE_PROXY=
   

   Remplacez user_provided par votre clé API pour le fournisseur de LLM que vous souhaitez utiliser.

   Utiliser un LLM local

   Si vous n’avez pas de clé API, vous pouvez utiliser un LLM local comme Ollama. Vous verrez comment procéder plus tard à l’étape “Installer Ollama”. Pour l’instant, ne modifiez pas le fichier .env et passez aux étapes suivantes.

4. ​

   Créez un fichier librechat.yaml

   Exécutez la commande suivante pour créer un fichier librechat.yaml :

   cp librechat.example.yaml librechat.yaml
   

   Cela crée le fichier de configuration principal de LibreChat.

5. ​

   Ajouter le serveur MCP ClickHouse à Docker Compose

   Ensuite, nous allons ajouter le serveur MCP ClickHouse au fichier Docker Compose de LibreChat afin que le LLM puisse interagir avec le ClickHouse SQL playground.

   Créez un fichier nommé docker-compose.override.yml et ajoutez-y la configuration suivante :

   docker-compose.override.yml

   services:
     api:
       volumes:
         - ./librechat.yaml:/app/librechat.yaml
     mcp-clickhouse:
       image: mcp/clickhouse
       container_name: mcp-clickhouse
       ports:
         - 8001:8000
       extra_hosts:
         - "host.docker.internal:host-gateway"
       environment:
         - CLICKHOUSE_HOST=sql-clickhouse.clickhouse.com
         - CLICKHOUSE_USER=demo
         - CLICKHOUSE_PASSWORD=
         - CLICKHOUSE_MCP_SERVER_TRANSPORT=sse
         - CLICKHOUSE_MCP_BIND_HOST=0.0.0.0
   

   Si vous souhaitez explorer vos propres données, vous pouvez le faire à l’aide de l’hôte, du nom d’utilisateur et du mot de passe de votre service ClickHouse Cloud.

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6. ​

   Configurer le serveur MCP dans librechat.yaml

   Ouvrez librechat.yaml et ajoutez la configuration suivante à la fin du fichier :

   mcpServers:
     clickhouse-playground:
       type: sse
       url: http://host.docker.internal:8001/sse
   

   Cela configure LibreChat pour qu’il se connecte au serveur MCP s’exécutant dans Docker.

   Repérez la ligne suivante :

   librechat.yaml

   socialLogins: ['github', 'google', 'discord', 'openid', 'facebook', 'apple', 'saml']
   

   Pour simplifier, nous allons pour l’instant supprimer l’obligation de s’authentifier :

   librechat.yaml

   socialLogins: []
   
7. ​

   Ajouter un LLM local avec Ollama (facultatif)

   ​

   Installer Ollama

   Rendez-vous sur le site d’Ollama et installez Ollama pour votre système.

   Une fois l’installation terminée, vous pouvez exécuter un modèle comme ceci :

   ollama run qwen3:32b
   

   Cela téléchargera le modèle sur votre machine locale s’il n’y est pas déjà.

   Pour obtenir une liste des modèles, consultez la bibliothèque Ollama

   ​

   Configurer Ollama dans librechat.yaml

   Une fois le modèle téléchargé, configurez-le dans librechat.yaml :

   librechat.yaml

   custom:
     - name: "Ollama"
       apiKey: "ollama"
       baseURL: "http://host.docker.internal:11434/v1/"
       models:
         default:
           [
             "qwen3:32b"
           ]
         fetch: false
       titleConvo: true
       titleModel: "current_model"
       summarize: false
       summaryModel: "current_model"
       forcePrompt: false
       modelDisplayLabel: "Ollama"
   
8. ​

   Démarrer tous les services

   Depuis la racine du dossier du projet LibreChat, exécutez la commande suivante pour démarrer les services :

   docker compose up
   

   Attendez que tous les services soient entièrement opérationnels.

9. ​

   Ouvrez LibreChat dans votre navigateur

   Une fois tous les services démarrés, ouvrez votre navigateur et accédez à http://localhost:3080/

   Créez un compte LibreChat gratuit si vous n’en avez pas encore, puis connectez-vous. Vous devriez désormais voir l’interface de LibreChat connectée au ClickHouse MCP server et, éventuellement, à votre LLM local.

   Dans l’interface de chat, sélectionnez clickhouse-playground comme serveur MCP :

   Vous pouvez maintenant demander au LLM d’explorer les jeux de données d’exemple de ClickHouse. Essayez :

   Prompt

   What datasets do you have access to?
   

Si l’option de serveur MCP n’apparaît pas dans l’interface utilisateur de LibreChat, vérifiez que les autorisations appropriées sont définies dans votre fichier librechat.yaml.

Si use est défini sur false dans la section mcpServers sous interface, la liste déroulante de sélection du MCP n’apparaîtra pas dans le chat :

librechat.yaml

interface:
  mcpServers:
    use: true
    share: false
    create: false
    public: false